在说图的广度遍历和深度遍历之前，我们可以回想下，树的先序遍历和层次遍历，先序遍历我们是不是从根节点一直递归到叶子节点，然后再慢慢回退，图的深度遍历也是类似的。 图的深度遍历，只需要额外一个数组记录顶点是否有访问过，下面就使用矩阵来实现图，和图的深度遍历。 //这里n为顶点的数量
private boolean[] isVisited = new boolean[n];
//这里为矩阵构建的图1为边
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2023-08-11 19:40:20
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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图的遍历一、DFS（Depth First Search）概念： 从初始访问点出发，访问其第一个邻接节点；然后把这个邻接节点作为初始节点，继续访问它的第一个邻接节点。即每次都在访问完当前节点过后，访问它的第一个邻接节点。算法：访问初始节点v（下标），并标记v已被访问；查找节点v的第一个邻接节点w（下标）；如果w存在，则继续4步骤；如果w不存在，则返回1步骤；如果w未被访问过，对w进行dfs递归操作
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2023-09-21 10:16:17
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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所谓图的遍历，即是对结点的访问。-一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历图的深度优先遍历介绍 深度优先遍历基本思想：图的深度优先搜素(Depth FirstSearch)：DFS深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点。 然后再以这个被访问的邻接结点作为
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2023-08-11 19:40:57
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图的遍历指的是从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。图的遍历操作和树的遍历操作功能相似。图的遍历是图的一种基本操作，图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础之上。图的遍历方法目前有深度优先搜索法和广度（宽度）优先搜索法两种算法。深度优先搜索法DFS深度优先搜索法的基本思想是：从图G的某个顶点v0出发，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择
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2023-05-31 21:14:00
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完整代码如下：package com.wqc.graph;
import java.util.*;
/**
* @author 高瞻远瞩
* @version 1.0
* 演示无向图的创建 ---邻接矩阵 图的深度优先遍历 以及广度优先遍历
*/
public class Graph {
private ArrayList<String> vertexList
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2023-07-22 00:51:04
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## 用Java实现图的遍历
在计算机科学中，图是一种用来表示对象之间关系的数据结构。图由节点（顶点）和边组成，节点之间通过边相连。图的遍历是指按照一定顺序访问图中的所有节点和边。常见的图的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
### 图的表示
在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。邻接表是一种链表数组的结构，每个节点有一个指向其邻居节点的链表。邻接矩阵是
原创
2024-06-26 04:48:18
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最近又在手撕数据结构的代码，温习一遍得到了一些新的感悟。在这里全面地总结一下关于图的遍历算法逻辑，并手写Java代码实现，力图将全部实现逻辑呈现在读者面前。本文主要讲解的图的遍历算法为深度优先遍历与广度优先遍历。
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2023-06-16 16:07:52
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考研之数据结构022_图的广度、深度优先遍历算法一、广度优先遍历算法（BFS）1、与树的广度优先遍历之间的联系2、算法实现3、复杂度分析、4、广度优先生成树·二、深度优先遍历算法（DFS）1、与树的深度优先遍历之间的联系2、算法实现2、时间复杂度：3、深度优先生成树4、图的遍历和图的连通性 一、广度优先遍历算法（BFS）用邻接表存储的话，遍历序列是可变的，不唯一的。 邻接矩阵的表示唯一，广度优先
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2023-08-27 16:15:23
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一、什么图的深度优先遍历 简而言之，就是从指定的第一个节点开始，查找相连的最长的一条链，直到这条路径到底，然后再另外一条路径遍历到底，这就是深度优先遍历，需要注意的是，需要一个标记来记录某个节点是否被访问过。二、核心思路从一个节点开始，访问完这个节点后，标记为已被访问过，然后找到这个节点的第一个邻接节点，判断这个邻接节点是否被访问过，如果没有被访问过，就递归这个方法，继续向下一个邻接节点访问。如果
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2023-10-19 09:46:05
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2-1 图的两种形式遍历 所谓图的
遍历
（
graph traversal
），也称为
搜索
（
search
），就是从图中某个顶点出发，沿着一
些边访遍图中所有的顶点，且使
每个顶点仅被访问一次。遍历可以采取两种方法进行：深度优先搜索（DFS，depth first search
）
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2023-09-22 21:13:21
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图的遍历：从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次。这一过程就叫做图的遍历。1、图的深度优先遍历类似于树的先根遍历，它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后从这个节点向下走，访问经过的节点，直至这条路径没有节点为止。然后访问上一个节点的其他路径，依次类推，不能重复访问一个节点。若此时图中尚有顶点违背访问，则另选图中一个未被访问的
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2023-09-22 12:52:16
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#include #include #include #include #include #include using namespace std; const int VERTEX_NUM = 20; const int INFINITY = 0x7fffffff; // 最大int型数，表示权的无限值 bool vis[VERTEX_NUM]; class Grap...
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2018-03-25 20:43:00
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【数据结构】基础：图的遍历实现（附C++源代码）摘要：将会在数据结构专题中开展关于图论的内容介绍，其中包括四部分，分别为图的概念与实现、图的遍历、图的最小生成树以及图的最短路径问题。本文将介绍图的遍历，分别为深度优先遍历和广度优先遍历，需要了解其实现实现与方法。 文章目录【数据结构】基础：图的遍历实现（附C++源代码）前言：图的实现方式一、广度优先遍历（BFS）二、深度优先遍历（DFS） 前言：图
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2024-01-26 10:07:37
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图的遍历，所谓遍历，即是对结点的访问。一般有两种访问策略：深度优先遍历，广度优先遍历。一、深度优先遍历1、主要思想首先使用一个未走到过的顶点作为起始顶点，比如V0定点作为起始顶点，沿着V0定点的边访问其他未走到过的定点，首先发现V1(第一个邻接结点)还没有走到过，那么来到V1顶点，再以V1顶点作为起始顶点尝试访问其他未走到过的顶点，以此类推，当发现有一个定点不能访问到其他顶点了，需要回到上一次顶点
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2024-03-04 15:40:38
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java实现图的广度优先遍历和深度优先遍历 /** * 图的广度优先遍历和深度优先遍历 */ @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class GraphBFS { private List<Node> nodes; private ...
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2021-10-03 13:49:00
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图的遍历有多种方式，但是这里从数据结构基础出发，还是只介绍基础的两种方式，深度优先遍历和广度优先遍历。深度优先遍历图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的前序遍历比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶
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2023-11-10 08:35:33
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今天学习图的存储和遍历。1.图的存储图的存储一般采用领接矩阵和邻接表。这里讲解邻接表。简单来说，邻接表就是每个顶点定义一个列表，记录该顶点的所有出边。这里可以用 ArrayList 来存储每个节点的出边。// 邻接表
List<List<Integer>> edges = new ArrayList<>();
// 每个节点 new 一个 List 存放出边
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2023-08-23 21:15:08
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图的遍历算法的实现——深度优先遍历与广度优先遍历
原创
精选
2022-09-17 08:46:15
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